减少张量流中的矩阵数组

【问题标题】：Reduce an array of matrices in tensorflow减少张量流中的矩阵数组
【发布时间】：2017-08-23 04:38:00
【问题描述】：

像 tf.reduce_mean 和 tf.reduce_prod 这样的函数执行元素操作以减少沿轴的张量。我有一个张量 R，形状为 (1000, 3, 3)，是一个 3x3 矩阵列表。我想做的是 matrix 将它们相乘，这样我就保留了一个 3x3 矩阵。如果这是 numpy 我可以使用

np.linalg.multi_dot(R)

如何在张量流中做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python matrix tensorflow

【解决方案1】：

你可以使用tf.scan:tf.scan(lambda a, b: tf.matmul(a, b), R)[-1]

import tensorflow as tf
import numpy as np

R = np.random.rand(10, 3, 3)
R_reduced = np.linalg.multi_dot(R)

R_reduced_t = tf.scan(lambda a, b: tf.matmul(a, b), R)[-1]

with tf.Session() as sess:
  R_reduced_val = sess.run(R_reduced_t)
  diff = R_reduced_val - R_reduced
  print(diff)

打印出来：

[[ -3.55271368e-15   0.00000000e+00   0.00000000e+00]
 [  1.77635684e-15   0.00000000e+00   3.55271368e-15]
 [ -1.77635684e-15   3.55271368e-15   0.00000000e+00]]

【讨论】：